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Nat Commun｜中科院化学所敖宇飞/北师大申林：酰胺水解酶立体选择性预测模型

智药邦 2024-11-21 08:00
文章摘要
本文介绍了中科院化学所敖宇飞和北师大申林团队在Nature Communications上发表的研究，利用机器学习技术预测酰胺水解酶的立体选择性。研究团队通过收集240条实验数据，构建了随机森林分类模型，预测新底物的对映选择性，并设计了最优突变体，使E值提高了53倍。文章强调了机器学习在生物催化反应系统建立中的潜力，尽管面临对映选择性数据缺乏和测量困难的挑战。研究结果展示了机器学习在酶工程中的应用前景，特别是在提高生物催化反应的对映选择性方面。
Nat Commun｜中科院化学所敖宇飞/北师大申林：酰胺水解酶立体选择性预测模型
查看文献： Machine learning-assisted amidase-catalytic enantioselectivity prediction and rational design of variants for improving enantioselectivity
查看期刊： Nature Communications
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